考虑路径长度与冲突的AGV停车场停车位分配方法

摘要：

为解决自动引导小车(Automated Guided Vehicles,AGV)智能停车场中的停车位分配不合理、多AGV协同作业过程中频繁冲突的问题,针对停车位分配问题进行了研究.根据停车场环境布局,采用拓扑图法建立停车场环境地图模型,并提出一种考虑长度与冲突的停车位分配双目标优化模型,从全局层面减少多台AGV之间的冲突.鉴于模型的多目标特征,设计非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对停车位分配模型进行求解.为验证模型与算法的有效性,进行停车位分配仿真实验,并将所提出的模型与传统的基于最短停车路径长度的停车位分配方法及空停车位随机分配方法进行对比.实验结果表明,NSGA-Ⅱ算法适用于求解停车位分配模型,在不同任务数量和不同AGV配置数量下,算法均能得到多样的Pareto非劣解集;与传统方法相比,所建模型的总停车路径长度指标与基于最短停车路径长度的停车位分配方法相近,路径冲突概率则比基于最短停车路径长度的停车位分配方法和随机分配方法分别降低67.44%和44.00%;在AGV智能停车场高峰期的连续停车任务中,所提出的停车位分配模型和求解算法可寻找到最优停车位分配方案并从全局角度规划AGV的停车路径.

关键词：智能停车、自动引导小车、停车位分配、多目标优化、路径规划

所属期刊栏目：9

分类号：U491.7(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金52272413

在线出版日期：2023-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：72-83